Sustainable solutions in development countries - Lithuania case

Analizuojant socialinę-ekonominę situaciją tenka naudoti daug tarpusavyje susijusių pradinių duomenų ir rodiklių, kurie apibūdina proceso vystymąsi. Siekiant įvertinti situaciją ir priimti sprendimus, taikomas žinių atskleidimo procesas, leidžiantis įvertinti pagrindinius veiksnius ir parinkti tiesioginių užsienio investicijų sritį Lietuvos regionuose. Siekiant šių tikslų buvo taikyti integruoti faktorinės ir komponentų analizės metodai. Šie modeliai leido apskaičiuoti pagrindinius daugiadimensiškumo duomenis ir glaustai ir paprastai paaiškinti duomenų struktūras su daugeliu kintamųjų. Veiksnių ir pagrindinių komponentų pagalba jie parodė esamą realybę, o taip pat – tiesiogiai nepastebimus dėsningumus. Klasterių analizė 1996–2001 m. laikotarpiu parodė, kad aukštesnis išsivystymo lygis buvo pasiektas regionuose, esančiuose prie didžiausių miestų ir pagrindinių pramoninių gamyklų, ir tuo jie yra svarbūs Lietuvos ekonomikai. Statistinė analizė rodo, kad reikia keisti investicijų politiką ir kurti teisines ir ekonomines direktyvas investicijų reguliavimui, nes be šių priemonių investicijos koncentruosis regionuose prie didžiausių miestų ir svarbiausių pramonės gamyklų, taip didindamos skirtumą tarp pagrindinių ir periferijos miestų ir regionų, o visa tai prieštarauja darniai plėtrai. Tyrimas atskleidė, kad gyventojų išsilavinimas yra esminis požymis, kuris labiausiai įtakoja informacinių technologijų vystymąsi ir savivaldybių techninį progresą bei išskiria netolygų miestų ir regionų vystymąsi.When analysing social and economic situation, a number of interrelated primary data and indexes defining the process development are used. In order to evaluate the situation and make decisions, the process of knowledge revelation is applied. It allows evaluating the main factors and choosing a field for direct investment in Lithuanian regions. In order to achieve these aims, integrated methods of factor and component analysis were applied. These models allowed calculating the main data of multi-dimensional nature and briefly and simply explain data structures with a number of variables. With assistance of factors and the main components, they showed the reality as well as the regularity directly unobserved. The cluster analysis of 1996–2001 showed that regions near big cities and main industry factories achieved higher development levels. This is why they are important for Lithuanian economy. The statistical analysis shows that the policy of investments should be amended and legal and economic directives regulating investment should be elaborated, since without these measures, investments will concentrate in regions next to the major cities and factories thus increasing the gap between the major cities and periphery towns, what contradicts to the idea of sustainable development. The research revealed that residents’ education is the main indicator to influence the development of information technologies and the technical progress of municipalities and identify the uneven development of cities and regions